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최근 AI 기술을 활용하여 운전자의 안전과 사고 예방을 위한 주행 보조 시스템 연구가 확대되고 있다. 한국도로공사에 따르면, 고속도로 노면의 불량으로 인한 피해보상 건수가 급증한 것으로 나타났다. 빠르게 주행하는 고속도로 특성상 도로 노면의 불량은 대형 사고로 이어질 수 있으므로, 이를 인식하는 것은 중요하다. 도로 노면의 불량을 인식하기 위해서는 충분한 양의 이미지 데이터가 필요하지만, 이를 직접 수집하는 것은 시간과 비용이 많이 드는 어려움이 있다. 본 연구는 이를 해결하기 위해 생성 모델을 활용한 도로 노면 불량 이미지 데이터 증강 방법을 제안한다. 먼저, 지도 어플리케이션을 통해 포트홀을 포함한 도로 노면 이미지를 수집한다. 이후, 생성 모델을 활용하여 이미지 데이터를 증강한 후, 객체 탐지 성능 비교를 통해 데이터 증강의 효과를 검증한다.
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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